В этом блоге мы увидим:

  • Машинное обучение с AWS
  • Службы машинного обучения AWS

Машинное обучение с AWS:

Разработка модели машинного обучения — сложный процесс. Он включает в себя сбор данных, предварительную обработку, такую ​​как разработка функций, масштабирование функций, кодирование функций и многое другое. Также трудно выбрать алгоритм, который лучше работает на вашей модели. После создания модели вы развертываете ее, и модель должна быть настроена для повышения производительности, которая требует использования в реальном времени. Все эти процессы занимают много времени. По данным опроса, на эту часть ученые тратят много времени.

У AWS есть 22 предварительно обученных сервиса искусственного интеллекта, в которых вы можете получить готовые интеллектуальные приложения и комплексные бизнес-решения. Основная цель AWS — приблизить машинное обучение к данным или озерам данных AWS, которые обладают высокой масштабируемостью, надежностью и доступностью. Он имеет как структурированные, так и неструктурированные данные. Он обеспечивает встроенную интеграцию служб машинного обучения и бизнес-аналитики в составе специализированных хранилищ данных.

Он поддерживает различные платформы машинного обучения, такие как Tensorflow, Pytorch и т. д. Он использует экземпляры для обучения машинному обучению в облаке, например экземпляр Amazon EC2.

Службы машинного обучения AWS:

Некоторые сервисы машинного обучения AWS:

Amazon Sagemaker:

Amazon Sagemaker – это управляемая служба машинного обучения, представляющая собой высокоуровневую службу искусственного интеллекта. Он упрощает процессы машинного обучения, такие как маркировка, подготовка данных, размещение обучения и многое другое. Это автоматизирует все основные задачи, и рабочая нагрузка очень меньше. Это центральный репозиторий функций машинного обучения.

Автопилот Amazon Sagemaker:

Его лучшая функция заключается в том, что он используется для автоматической предварительной обработки данных и разработки функций, таких как заполнение пропущенных значений, извлечение нечисловых столбцов, а также предоставляет статистическую информацию для ваших данных. Он обнаруживает, настраивает модель и предоставляет наилучшую модель.

Amazon Aurora ML:

Разработчики могут использовать Amazon Aurora ML для анализа, просто используя SQL-запросы к данным транзакций. Дополнительные данные можно получить с помощью SQL-запросов.

Amazon Neptune ML:

Amazon Neptune ML используется для глубокого обучения, которое использует графовые нейронные сети для графического отображения данных без построения и обучения модели, что позволяет повысить прогноз вашей модели по сравнению с неграфическими методами.

Amazon RedShift ML:

Аналитики данных могут использовать его для анализа данных в хранилищах данных или озерах данных. Amazon Athena также используется для анализа данных с помощью SQL-запросов в Amazon S3.

Amazon QuickSight Q:

Он может использоваться бизнес-аналитиками, которые используют проверенную AWS обработку естественного языка, которая автоматически создает модель, которая понимает деловые отношения.

Amazon QuickSights ML:

Он также использует проверенный AWS NLP, который дает более глубокое понимание данных. Он использует Sagemaker Autopilot и выбирает лучшую модель среди бинарных или мультиклассификационных линейных моделей.

Преимущества:

  • Высокая производительность
  • Поддерживает большие рамки
  • Более безопасный
  • Глубокий анализ данных
  • Открытая платформа